你們知道大型鍛件超聲檢測方法及信號處理算法研究是怎樣的嗎？下面來給大家介紹一下它的內容。

大型鍛件是重大裝備的關鍵部件,已廣泛應用于電力、航空航天、船舶、重型機械等領域,其質量直接影響到裝備的整體水平和運行可靠性,需要對其可能存在的裂紋、氣孔和夾雜等缺陷進行檢測。超聲檢測具有穿透能力強、缺陷檢測準確率高、靈敏度高、檢測成本低、對人及環境無害等優點,適合大型鍛件的缺陷檢測。目前,國內大型鍛件的超聲檢測大多是手動掃描、人工判讀,易出現漏檢和誤判,檢測效率低、可靠性差,需要研制一種大型鍛件自動超聲檢測系統,其中,檢測方法和信號處理是系統涉及的關鍵技術,但是,目前使用的技術都有一定的局限性,本文針對這些技術進行理論和實驗研究,主要研究內容如下：

1.提出了大型圓筒型鍛件及大型中厚鋼板的多通道自動超聲檢測方法。對于大型中厚鋼板,主探頭組(兼作橫邊探頭組)放置在鋼板橫向中間部位,縱邊探頭組放置在鋼板兩個縱邊,檢測橫邊時,鋼板不動,主探頭左右擺動,檢測其它部位時,鋼板沿壓延方向勻速直線運動,主探頭左右擺動,縱邊探頭不動,形成板邊為矩形而板內為正弦或余弦的掃描軌跡；對于大型圓筒型鍛件,直探頭組和斜探頭組分別縱向放置在直徑方向上筒壁的兩個外側,檢測時,圓筒型鍛件繞其軸線原地旋轉,兩組探頭同時沿軸線平移,形成空間螺旋線的掃描軌跡。將超聲探頭分組放置在不同位置,同時對檢測工件按指定路徑進行自動全方位掃描,提高了檢測效率和可靠性。

2.對超聲反射回波信號降噪的理論和算法進行了研究,提出了基于小波變換和獨立分量分析的超聲反射回波信號降噪算法(WICAW)。利用小波變換將原始信號分解,對分解的系數進行獨立分量分析,并對分離出的獨立分量進行閾值評估,濾除噪聲,再通過小波重構得到降噪后的超聲信號。仿真和實驗結果表明,該算法既不丟失有用信息又提高了信噪比,性能優于小波軟閾值降噪算法。

3.對缺陷超聲信號的特征提取與識別技術進行了研究,提出了基于小波系數聚類和SVM的缺陷超聲信號特征提取與識別算法。利用小波變換對降噪的超聲回波信號進行分解,然后以概率統計聚類的方法將分解得到的小波系數聚類,計算每個聚類的小波系數能量值并作為SVM分類器的輸入特征向量,實現缺陷識別。通過對典型缺陷試塊進行檢測,實驗結果表明,該算法減少了分類器的計算量,提高了小樣本缺陷識別的準確率。

4.設計了基于以太網的大型鍛件自動超聲檢測系統,搭建了實驗平臺,進行了實驗研究,驗證了本文提出的檢測方法和信號處理算法的有效性。

以上就是大型鍛件超聲檢測方法及信號處理算法研究的主要內容了，希望能對大家有幫助。

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